← Back to branch summary

~pythoneers/ubuntu/lucid/pygments/ltsppa

« back to all changes in this revision

Viewing changes to tests/examplefiles/test.plot

  • Committer: Bazaar Package Importer
  • Author(s): Martin Pitt, Ubuntu Merge-o-Matic
  • Date: 2009-11-06 15:35:03 UTC
  • mfrom: (1.1.8 upstream) (2.1.4 sid)
  • Revision ID: james.westby@ubuntu.com-20091106153503-jj58ffh76rx68f8u
Tags: 1.1.1+dfsg-1ubuntu1
[ Ubuntu Merge-o-Matic ]
* Merge from debian testing, remaining changes:
  - Drop Recommends: on python-chardet to a Suggests:; this package is
    not in main and as encoding detection is heuristic anyway this isn't
    something we really want to recommend.
  - Call install with --install-layout=deb.

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
tests/examplefiles/test.plot
1
 
#
2
 
# $Id: prob2.dem,v 1.9 2006/06/14 03:24:09 sfeam Exp $
3
 
#
4
 
# Demo Statistical Approximations version 1.1
5
 
#
6
 
# Copyright (c) 1991, Jos van der Woude, jvdwoude@hut.nl
7
 
 
8
 
# History:
9
 
#    -- --- 1991 Jos van der Woude:  1st version
10
 
#    06 Jun 2006 Dan Sebald:  Added plot methods for better visual effect.
11
 
 
12
 
print ""
13
 
print ""
14
 
print ""
15
 
print ""
16
 
print ""
17
 
print ""
18
 
print "                        Statistical Approximations, version 1.1"
19
 
print ""
20
 
print "        Copyright (c) 1991, 1992, Jos van de Woude, jvdwoude@hut.nl"
21
 
print ""
22
 
print ""
23
 
print ""
24
 
print ""
25
 
print ""
26
 
print ""
27
 
print ""
28
 
print ""
29
 
print ""
30
 
print ""
31
 
print ""
32
 
print "     NOTE: contains 10 plots and consequently takes some time to run"
33
 
print "                      Press Ctrl-C to exit right now"
34
 
print ""
35
 
pause -1 "                      Press Return to start demo ..."
36
 
 
37
 
load "stat.inc"
38
 
rnd(x) = floor(x+0.5)
39
 
r_xmin = -1
40
 
r_sigma = 4.0
41
 
 
42
 
# Binomial PDF using normal approximation
43
 
n = 25; p = 0.15
44
 
mu = n * p
45
 
sigma = sqrt(n * p * (1.0 - p))
46
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
47
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
48
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
49
 
ymax = 1.1 * binom(floor((n+1)*p), n, p) #mode of binomial PDF used
50
 
set key box
51
 
unset zeroaxis
52
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
53
 
set yrange [0 : ymax]
54
 
set xlabel "k, x ->"
55
 
set ylabel "probability density ->"
56
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
57
 
set format x "%2.0f"
58
 
set format y "%3.2f"
59
 
set sample 200
60
 
set title "binomial PDF using normal approximation"
61
 
set arrow from mu, 0 to mu, normal(mu, mu, sigma) nohead
62
 
set arrow from mu, normal(mu + sigma, mu, sigma) \
63
 
          to mu + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma) nohead
64
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
65
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma)
66
 
plot binom(rnd(x), n, p) with histeps, normal(x, mu, sigma)
67
 
pause -1 "Hit return to continue"
68
 
unset arrow
69
 
unset label
70
 
 
71
 
# Binomial PDF using poisson approximation
72
 
n = 50; p = 0.1
73
 
mu = n * p
74
 
sigma = sqrt(mu)
75
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
76
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
77
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
78
 
ymax = 1.1 * binom(floor((n+1)*p), n, p) #mode of binomial PDF used
79
 
set key box
80
 
unset zeroaxis
81
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
82
 
set yrange [0 : ymax]
83
 
set xlabel "k ->"
84
 
set ylabel "probability density ->"
85
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
86
 
set format x "%2.0f"
87
 
set format y "%3.2f"
88
 
set sample (xmax - xmin + 3)
89
 
set title "binomial PDF using poisson approximation"
90
 
set arrow from mu, 0 to mu, normal(mu, mu, sigma) nohead
91
 
set arrow from mu, normal(mu + sigma, mu, sigma) \
92
 
          to mu + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma) nohead
93
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
94
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma)
95
 
plot binom(x, n, p) with histeps, poisson(x, mu) with histeps
96
 
pause -1 "Hit return to continue"
97
 
unset arrow
98
 
unset label
99
 
 
100
 
# Geometric PDF using gamma approximation
101
 
p = 0.3
102
 
mu = (1.0 - p) / p
103
 
sigma = sqrt(mu / p)
104
 
lambda = p
105
 
rho = 1.0 - p
106
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
107
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
108
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
109
 
ymax = 1.1 * p
110
 
set key box
111
 
unset zeroaxis
112
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
113
 
set yrange [0 : ymax]
114
 
set xlabel "k, x ->"
115
 
set ylabel "probability density ->"
116
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
117
 
set format x "%2.0f"
118
 
set format y "%3.2f"
119
 
set sample 200
120
 
set title "geometric PDF using gamma approximation"
121
 
set arrow from mu, 0 to mu, gmm(mu, rho, lambda) nohead
122
 
set arrow from mu, gmm(mu + sigma, rho, lambda) \
123
 
          to mu + sigma, gmm(mu + sigma, rho, lambda) nohead
124
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
125
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, gmm(mu + sigma, rho, lambda)
126
 
plot geometric(rnd(x),p) with histeps, gmm(x, rho, lambda)
127
 
pause -1 "Hit return to continue"
128
 
unset arrow
129
 
unset label
130
 
 
131
 
# Geometric PDF using normal approximation
132
 
p = 0.3
133
 
mu = (1.0 - p) / p
134
 
sigma = sqrt(mu / p)
135
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
136
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
137
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
138
 
ymax = 1.1 * p
139
 
set key box
140
 
unset zeroaxis
141
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
142
 
set yrange [0 : ymax]
143
 
set xlabel "k, x ->"
144
 
set ylabel "probability density ->"
145
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
146
 
set format x "%2.0f"
147
 
set format y "%3.2f"
148
 
set sample 200
149
 
set title "geometric PDF using normal approximation"
150
 
set arrow from mu, 0 to mu, normal(mu, mu, sigma) nohead
151
 
set arrow from mu, normal(mu + sigma, mu, sigma) \
152
 
          to mu + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma) nohead
153
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
154
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma)
155
 
plot geometric(rnd(x),p) with histeps, normal(x, mu, sigma)
156
 
pause -1 "Hit return to continue"
157
 
unset arrow
158
 
unset label
159
 
 
160
 
# Hypergeometric PDF using binomial approximation
161
 
nn = 75; mm = 25; n = 10
162
 
p = real(mm) / nn
163
 
mu = n * p
164
 
sigma = sqrt(real(nn - n) / (nn - 1.0) * n * p * (1.0 - p))
165
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
166
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
167
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
168
 
ymax = 1.1 * hypgeo(floor(mu), nn, mm, n) #mode of binom PDF used
169
 
set key box
170
 
unset zeroaxis
171
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
172
 
set yrange [0 : ymax]
173
 
set xlabel "k ->"
174
 
set ylabel "probability density ->"
175
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
176
 
set format x "%2.0f"
177
 
set format y "%3.2f"
178
 
set sample (xmax - xmin + 3)
179
 
set title "hypergeometric PDF using binomial approximation"
180
 
set arrow from mu, 0 to mu, binom(floor(mu), n, p) nohead
181
 
set arrow from mu, binom(floor(mu + sigma), n, p) \
182
 
          to mu + sigma, binom(floor(mu + sigma), n, p) nohead
183
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
184
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, binom(floor(mu + sigma), n, p)
185
 
plot hypgeo(x, nn, mm, n) with histeps, binom(x, n, p) with histeps
186
 
pause -1 "Hit return to continue"
187
 
unset arrow
188
 
unset label
189
 
 
190
 
# Hypergeometric PDF using normal approximation
191
 
nn = 75; mm = 25; n = 10
192
 
p = real(mm) / nn
193
 
mu = n * p
194
 
sigma = sqrt(real(nn - n) / (nn - 1.0) * n * p * (1.0 - p))
195
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
196
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
197
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
198
 
ymax = 1.1 * hypgeo(floor(mu), nn, mm, n) #mode of binom PDF used
199
 
set key box
200
 
unset zeroaxis
201
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
202
 
set yrange [0 : ymax]
203
 
set xlabel "k, x ->"
204
 
set ylabel "probability density ->"
205
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
206
 
set format x "%2.0f"
207
 
set format y "%3.2f"
208
 
set sample 200
209
 
set title "hypergeometric PDF using normal approximation"
210
 
set arrow from mu, 0 to mu, normal(mu, mu, sigma) nohead
211
 
set arrow from mu, normal(mu + sigma, mu, sigma) \
212
 
          to mu + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma) nohead
213
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
214
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma)
215
 
plot hypgeo(rnd(x), nn, mm, n) with histeps, normal(x, mu, sigma)
216
 
pause -1 "Hit return to continue"
217
 
unset arrow
218
 
unset label
219
 
 
220
 
# Negative binomial PDF using gamma approximation
221
 
r = 8; p = 0.6
222
 
mu = r * (1.0 - p) / p
223
 
sigma = sqrt(mu / p)
224
 
lambda = p
225
 
rho = r * (1.0 - p)
226
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
227
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
228
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
229
 
ymax = 1.1 * gmm((rho - 1) / lambda, rho, lambda) #mode of gamma PDF used
230
 
set key box
231
 
unset zeroaxis
232
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
233
 
set yrange [0 : ymax]
234
 
set xlabel "k, x ->"
235
 
set ylabel "probability density ->"
236
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
237
 
set format x "%2.0f"
238
 
set format y "%3.2f"
239
 
set sample 200
240
 
set title "negative binomial PDF using gamma approximation"
241
 
set arrow from mu, 0 to mu, gmm(mu, rho, lambda) nohead
242
 
set arrow from mu, gmm(mu + sigma, rho, lambda) \
243
 
          to mu + sigma, gmm(mu + sigma, rho, lambda) nohead
244
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
245
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, gmm(mu + sigma, rho, lambda)
246
 
plot negbin(rnd(x), r, p) with histeps, gmm(x, rho, lambda)
247
 
pause -1 "Hit return to continue"
248
 
unset arrow
249
 
unset label
250
 
 
251
 
# Negative binomial PDF using normal approximation
252
 
r = 8; p = 0.4
253
 
mu = r * (1.0 - p) / p
254
 
sigma = sqrt(mu / p)
255
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
256
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
257
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
258
 
ymax = 1.1 * negbin(floor((r-1)*(1-p)/p), r, p) #mode of gamma PDF used
259
 
set key box
260
 
unset zeroaxis
261
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
262
 
set yrange [0 : ymax]
263
 
set xlabel "k, x ->"
264
 
set ylabel "probability density ->"
265
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
266
 
set format x "%2.0f"
267
 
set format y "%3.2f"
268
 
set sample 200
269
 
set title "negative binomial PDF using normal approximation"
270
 
set arrow from mu, 0 to mu, normal(mu, mu, sigma) nohead
271
 
set arrow from mu, normal(mu + sigma, mu, sigma) \
272
 
          to mu + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma) nohead
273
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
274
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma)
275
 
plot negbin(rnd(x), r, p) with histeps, normal(x, mu, sigma)
276
 
pause -1 "Hit return to continue"
277
 
unset arrow
278
 
unset label
279
 
 
280
 
# Normal PDF using logistic approximation
281
 
mu = 1.0; sigma = 1.5
282
 
a = mu
283
 
lambda = pi / (sqrt(3.0) * sigma)
284
 
xmin = mu - r_sigma * sigma
285
 
xmax = mu + r_sigma * sigma
286
 
ymax = 1.1 * logistic(mu, a, lambda) #mode of logistic PDF used
287
 
set key box
288
 
unset zeroaxis
289
 
set xrange [xmin: xmax]
290
 
set yrange [0 : ymax]
291
 
set xlabel "x ->"
292
 
set ylabel "probability density ->"
293
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
294
 
set format x "%.1f"
295
 
set format y "%.2f"
296
 
set sample 200
297
 
set title "normal PDF using logistic approximation"
298
 
set arrow from mu,0 to mu, normal(mu, mu, sigma) nohead
299
 
set arrow from mu, normal(mu + sigma, mu, sigma) \
300
 
          to mu + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma) nohead
301
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
302
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma)
303
 
plot logistic(x, a, lambda), normal(x, mu, sigma)
304
 
pause -1 "Hit return to continue"
305
 
unset arrow
306
 
unset label
307
 
 
308
 
# Poisson PDF using normal approximation
309
 
mu = 5.0
310
 
sigma = sqrt(mu)
311
 
xmin = floor(mu - r_sigma * sigma)
312
 
xmin = xmin < r_xmin ? r_xmin : xmin
313
 
xmax = ceil(mu + r_sigma * sigma)
314
 
ymax = 1.1 * poisson(mu, mu) #mode of poisson PDF used
315
 
set key box
316
 
unset zeroaxis
317
 
set xrange [xmin - 1 : xmax + 1]
318
 
set yrange [0 : ymax]
319
 
set xlabel "k, x ->"
320
 
set ylabel "probability density ->"
321
 
set ytics 0, ymax / 10.0, ymax
322
 
set format x "%2.0f"
323
 
set format y "%3.2f"
324
 
set sample 200
325
 
set title "poisson PDF using normal approximation"
326
 
set arrow from mu, 0 to mu, normal(mu, mu, sigma) nohead
327
 
set arrow from mu, normal(mu + sigma, mu, sigma) \
328
 
          to mu + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma) nohead
329
 
set label "mu" at mu + 0.5, ymax / 10
330
 
set label "sigma" at mu + 0.5 + sigma, normal(mu + sigma, mu, sigma)
331
 
plot poisson(rnd(x), mu) with histeps, normal(x, mu, sigma)
332
 
pause -1 "Hit return to continue"
333
 
reset